单色代码跟踪示例

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# 单色代码跟踪示例
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# 此示例展示了使用OpenMV Cam进行单色代码跟踪。
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# 色码是由两种或以上颜色组成的色块。以下示例将仅追踪
# 仅跟踪包含以下两种颜色的彩色物体。

import csi
import time
import math

# 颜色跟踪阈值（L 最小值，L 最大值，A 最小值，A 最大值，B 最小值，B 最大值）
# 以下阈值通常跟踪红色/绿色物体。您可能需要调整它们...
thresholds = [
    # generic_red_thresholds -> 索引为0，因此代码 == (1 << 0)
    (30, 100, 15, 127, 15, 127,),
    # generic_green_thresholds -> 索引为1，因此代码 == (1 << 1)
    (30, 100, -64, -8, -32, 32),
]
# 当“merge=True”用于“find_blobs”时，代码会进行或运算合并。

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.QVGA)
csi0.snapshot(time=2000)
csi0.auto_gain(False)  # 必须关闭以进行颜色跟踪
csi0.auto_whitebal(False)  # 必须关闭以进行颜色跟踪

clock = time.clock()

# 只有像素数超过“pixel_threshold”且面积超过“area_threshold”的blob才会被
# “find_blobs”返回。如果更改了“pixels_threshold”和“area_threshold”，请进行相应调整。
# 相机分辨率。必须设置“merge=True”以合并重叠的颜色块用于颜色代码。

while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()
    for blob in img.find_blobs(
        thresholds, pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True
    ):
        if blob.code == 3:  # r/g 代码 == (1 << 1) | (1 << 0)
            # 这些数值依赖于色块非圆形的特性——否则它们会变得不稳定。
            if blob.elongation > 0.5:
                img.draw_edges(blob.min_corners, color=(255, 0, 0))
                img.draw_line(image.get_major_axis_line(blob), color=(0, 255, 0))
                img.draw_line(image.get_minor_axis_line(blob), color=(0, 0, 255))
            # 这些数值始终保持稳定。
            img.draw_detection(blob)
            # 注意 - 色块旋转角度仅在0-180度范围内唯一。
            img.draw_keypoints(
                [(blob.cx, blob.cy, int(math.degrees(blob.rotation)))], size=20
            )
    print(clock.fps())